CC BY
40
Литература
1. Еремин Г.В., Симагин В.С. Исследование систематического положения черемухи Маака - Padus maackii (Rupr.) Kom. в связи с ее селекционным использованием // Бюл. ВИР. -1986. - Вып. 166. - С.44-49.
2. Программа и методика изучения сортов коллекции плодовых, ягодных, субтропических, орехоплодных культур и винограда. - Л.: ВИР., 1970. - 162 с.
3. Коллекция генетических ресурсов плодовых и ягодных растений: сохранение, пополнение, изучение. - СПб.: ВИР., 2016. - 87 с.
4. Юшев А.А., Орлова С.Ю. Итоги изучения адаптивных качеств сортов вишни и черешни в северных условиях выращивания // Труды по прикл. бот., ген. и сел. - Т.166. - СПб. ВИР, 2009. - С. 601-607.
5. Юшев А. А., Орлова С.Ю. Книга о вишне. - Челябинск, 2013. - 120 с.
6. Царенко В.П., Царенко Н.А. Вишня войлочная. - Владивосток: Дальнаука, 2004. - 159 с.
7. Царенко В.П., Царенко Н.А. Дикорастущие косточковые плодовые растения Дальнего Востока. - Владивосток: Дальнаука, 2007. - 301 с.
Literatura
1. Eremin G.V., Simagin V.S. Issledovanie sistematicheskogo polozheniya cheremuhi Maaka -Padus maackii (Rupr.) Kom. v svyazi s ee selekcionnym ispol'zovaniem // Byul. VIR., 1986. -Vyp. 166. - P. 44-49.
2. Programma i metodika izucheniya sortov kollekcii plodovyh, yagodnyh, subtropicheskih, orekhoplodnyh kul'tur i vinograda. L.: VIR., 1970. - 162 s.
3. Kollekciya geneticheskih resursov plodovyh i yagodnyh rastenij: sohranenie, popolnenie, izuchenie. - SPb.: VIR., 2016. - 87 s.
4. Yushev A.A., Orlova S.Yu. Itogi izucheniya adaptivnyh kachestv sortov vishni i chereshni v severnyh usloviyah vyrashchivaniya // Trudy po prikl. bot., gen. i sel. T.166. SPb. VIR, 2009. -S. 601-607.
5. Yushev A. A., Orlova S.Yu. Kniga o vishne. - Chelyabinsk, 2013. - 120 s.
6. Tsarenko V.P., Tsarenko N.A. Vishnya vojlochnaya. - Vladivostok: Dal'nauka, 2004. - 159 s.
7. Tsarenko V.P., Tsarenko N.A. Dikorastushchie kostochkovye plodovye rasteniya Dal'nego Vostoka. - Vladivostok: Dal'nauka, 2007. - 301 s.
635.652/654; 331.58(470.23) Б01 10.24411/2078-1318-2018-14070
Соискатель Е.Г. ПЕРМЯКОВ
(ФГБНУ АФИ, [email protected]) Соискатель А.Д. КИРСАНОВ (ФГБНУ АФИ, [email protected]) Доктор с.-х. наук А.А. КОМАРОВ (ФГБНУ АФИ, [email protected])
ОЦЕНКА РАЗВИТИЯ СВЁКЛЫ СТОЛОВОЙ ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
Среди овощных культур свёкла столовая занимает важное место, что определяется высокой её продуктивностью и уникальными показателями качества. Так, по данным биохимической лаборатории Всероссийского института растениеводства, в корнеплодах столовой свеклы содержится 14-20% сухих веществ, 8,9-13,8% сахаров. Пищевое достоинство корнеплодов свеклы заключается в содержании питательных веществ, витаминов В1, В2, Р, РР и особенно бетаина, который является источником холина, играющего большую роль в процессах обмена веществ в организме человека [1].
Для оптимизации возделывания свёклы столовой используются разнообразные технологические приемы [2,3]. К числу новых систем оценки развития культуры можно отнести определение состояния растений с помощью дистанционного зондирования Земли (ДДЗ). ДЗЗ - это процесс сбора информации с поверхности Земли с помощью космических, наземных или авиационных средств, без непосредственного контакта с ней. К дистанционному зондированию относят все виды неконтактных съемок, которые проводятся с различных измерительных платформ. Материалы космической съемки могут помочь как для решения комплексных задач управления сельскохозяйственными территориями, так и в узкоспециализированных направлениях.
Важной особенностью дистанционных методов является то, что они являются косвенными, т. е. с их помощью измеряют не интересующие нас параметры объектов, а некоторые связанные с ними величины. Для дешифровки таких параметров требуются предварительные исследования, включающие в себя различные наземные измерения, которые позволяют связать неоднородности зон снимков с показателями наземного состояния растительности [4,5].
Цель исследования - проведение оценки развития свёклы столовой на основании сопряженных наземных измерений и данных дистанционного зондирования.
Материалы, методы и объекты исследования. Исследования проводились в 2017 г. в условиях хозяйственных посевов ЗАО «Племенной завод «Приневское». Хозяйственный план размещения свёклы столовой представлен на рис. 1.
Рис.1. Хозяйственный план размещения свёклы столовой в 2017 г.
Территория полей расположена на равнинной местности, выровнена и пересечена сетью открытых дренажных канав с необходимым для мелиорации уклоном.
В 2017 году на поле №1 площадью 41 га выращивалась свёкла Боро F1. На поле №2 площадью 10,6 га была свёкла Пабло F1.
Оцифрованные карты полей получены с использованием различных технических и информационных ресурсов. На рис. 2 представлены выделенные на космоснимке поля в оптическом диапазоне.
Далее представлен анализ состояния растительного покрова свёклы столовой на основании сопряженных наземных измерений и данных дистанционного зондирования, выполненных с помощью сервиса Land Viewer. Все исследования приурочены к одному
сектору наземной оценки и проводились в одно и то же время, что позволяет оценить особенность тех или иных данных ДДЗ.
Рис. 2. Космоснимок и карта размещения свёклы столовой
LandViewer - это сервис по обработке и анализу изображений в режиме реального времени. Данный сервис позволяет пользователю выполнять многоцелевые запросы, находить и использовать доступные изображения наблюдения Земли со спутников Sentinel-2 и Landsat-8. Изображения можно просматривать в разных комбинациях диапазонов или в реальном времени, например NVDI.
Спутник Sentinel-2 запущен в 2015 году. Он оснащен оптико-электронным мультиспектральным датчиком для съемки с разрешением от 10 до 60 м в видимой, ближней инфракрасной и коротковолновой инфракрасной спектральных зонах. Также у спутника имеется 13 спектральных каналов, которые позволяют наблюдать динамику состояния растительности и даже минимизирует влияние на качество атмосферной съемки.
Для оценки состояния растений в настоящее время наиболее широко используется спектральный индекс NDVI (NDVI=(NIR-VIS)/(NIR+VIS)), где: NIR — отражение в ближней инфракрасной области спектра, VIS — отражение в видимой области спектра.
Главным преимуществом вегетационных индексов является легкость их получения и широкий диапазон решаемых с их помощью задач.
Индекс NDVI часто используется для мониторинга засухи, мониторинга и прогнозирования сельскохозяйственного производства. NDVI - стандартизированный индекс растительности, который позволяет генерировать изображение, показывающее относительную биомассу. Поглощение хлорофилла в красной зоне и относительно высокая отражательная способность растительности в ближней инфракрасной области (NIR) используются для расчета данного индекса.
NDVI позволяет выявить зоны с угнетенной растительностью, давая возможность принимать наиболее верные в долгосрочной перспективе решения, направленные на повышение урожайности.
Результаты исследования. Используя космоснимки, полученные со спутника Sentinel-2 (в диапазоне NDVI), можно наблюдать и проанализировать динамику состояния свёклы столовой, что выполнялось в течение вегетационного сезона (начиная с 10 мая 2017 года, вплоть до 15 сентября) 2017 года.
На рис.3 видно, насколько подготовлены условия к посеву свеклы столовой. Зоны зеленого цвета (на черно-белом снимке они отражены в виде более светлых тонов) - это фотосинтезирующая аборигенная растительность, которую необходимо было удалить.
На рис.4 видно, что подготовительные мероприятия и сам посев свеклы уже завершены. На первом поле это заметно четко. На втором поле - менее четко, что обусловлено повышенной облачностью.
Далее на рис.5 можно отметить, что цвет растительности изменяется, он становится более насыщенным и равномерным (на черно-белом снимке окрашены в темные тона). Это свидетельствует о постепенном нарастание биомассы и накоплении хлорофилла в растениях.
На рис.6 видно, что к середине августа цвет растительности становится более насыщенным и сочным (темно-зеленым), а также более равномерным (на черно-белом снимке в виде сплошного темного фона). Это свидетельствует о том, что происходит дальнейшее нарастание биомассы. Индекс КОУ1 становится близок к единице (где-то в среднем 0,7-0,8 на двух полях).
Из рис.7 следует, что на первом поле были проведены мероприятия по уборке свёклы столовой. На втором поле еще нет. Также видно постепенное затухание вегетационного цикла на втором поле, что отображается на снимке в светло-зеленых тонах (на черно-белом снимке в виде серого тона - поле №1). То, что не вся свёкла была своевременно убрана, может быть связано с погодными условиями. Действительно, избыточное увлажнение в осенний период не позволило на некоторых (более переувлажненных) участках убрать урожай.
Рис.3. Динамика состояния свёклы столовой на 10 мая 2017 г.
Рис.4. Динамика состояния свёклы столовой на 1 июня 2017 г.
Рис.5. Динамика состояния свёклы столовой на 3 июля 2017 г.
Рис.6. Динамика состояния свёклы столовой на 15 августа 2017 г.
2017 г.
:е, Свердловское г...
«ГЫ 30.53332-Е
Сопряженные наземные наблюдения показали, что участок поля №2 был более сухим (лучше сработала мелиоративная сеть), чем участок №1 (именно на этом участке растения продолжали вегетировать, но их уборка была затруднительна). Таким образом, данные снимков позволяют оценить как сроки уборки урожая, так и особенности его уборки.
Урожайность свёклы гибрида Боро F1 в 2017 г. на поле №1 площадью 41 га составила 34,9 т/га. Урожайность свёклы Пабло F1 в 2017 г. на поле №2 площадью 10,6 га составила 32,9 т/га. Средняя урожайность свёклы по хозяйству - 33,4 т/га на площади 80 га.
Выводы. На основании сопряженных наземных измерений и данных дистанционного зондирования, выполненных на разных полях (полигонах), произведена оценка развития свёклы столовой.
Установлено, что на основании космических снимков можно осуществить своевременный прогноз уборки урожая, что, в свою очередь, позволяет получить урожай высокого качества. То есть вегетационный NDVI индекс может служить инструментом управления биопродукционным процессом в системе точного земледелия.
Литература
1. Мамиев Д.М., Абаев А.А., Шалыгина А.А. Улучшенная технология возделывания столовой свеклы в горной зоне Северного Кавказа. - Владикавказ, 2017. - 34 с.
2. Комаров А.А., Суханов П.А. О мониторинге плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения в условиях Ленинградской области // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - 2010. - № 21. - С. 11-17.
3. Методические указания по проведению комплексного мониторинга плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения. - М., 2003. - 240 с.
4. Захарян Ю.Г., Комаров А.А., Кирсанов А.Д. Перспективы использования геостатистических анализов в практике растениеводства // Информация и космос. - 2016. -№ 1. - С. 92-99.
5. Пермяков Е.Г., Комаров А.А. Динамика урожайности овощных культур в условиях Ленинградской области // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - 2017. - № 47(2). - С. 17-22.
Literatura
1. Mamiev D.M., Abaev A.A., Shalygina A.A. Uluchshennaya tekhnologiya vozdelyvaniya stolovoj svekly v gomoj zone severnogo kavkaza. - Vladikavkaz, - 2017. - 34 s.
2. Komarov A.A., Suhanov P.A. O monitoringe plodorodiya pochv zemel' sel'skohozyajstvennogo naznacheniya v usloviyah Leningradskoj oblasti // Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. - 2010. - № 21 - S.11-17.
3. Metodicheskie ukazaniya О provedeniyu kompleksnogo monitoringa plodorodiya pochv zemel' sel'skohozyajstvennogo naznacheniya. - M., 2003. - 240 s.
4. Zakharyan Y.G., Komarov A.A., Kirsanov A.D. Perspektivy ispol'zovaniya geostatisticheskikh analizov v praktike rasteniyevodstva // Informatsiya i kosmos. - 2016. - № 1. - S. 92-99.
5. Permyakov Y.G., Komarov A.A. Dinamika urozhaynosti ovoshchnykh kul'tur v usloviyakh Leningradskoy oblasti // Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. - 2017. - № 47(2). - S. 17-22.
